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稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
DeepSeek开源，Agent能力大升级，剧透2026！
DeepSeek昨晚更新并开源V3.2正式版及长思考增强版V3.2-Speciale，亮点是Agent能力进化。一年来它未增模型规模，靠架构优化等提升性能、降低成本，坚持自我路线很稳，V3.2继续提升能力。
PaddleOCR3.0全面开源！文档解析PP-StructureV3：PDF秒变高质量结构化文件！
在大模型与RAG技术发展下，结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源，它能将文档精准转为结构化文件，有精度高、能力多等优势，还介绍了使用方式。
32倍加速，58秒搞定720p视频！字节发布离散自回归框架，统一视觉生成和长视频生成
字节发布InfinityStar框架，将5秒720p视频生成时间从30多分钟缩至58秒，还支持多样任务。它基于对视频本质思考设计时空金字塔模型，将时空分离，通过多项技术优化，性能表现出色，不过也存在一些技术局限。
千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
龙虾史上最大升级！但接了微信的千万别更
时隔九天，虾父Peter带来龙虾全新版本2026.3.22-beta.1，堪称有史以来最大更新。更新亮点包括插件升级、模型更新、交互优化、安全强化等，也修复了多个关键安全漏洞，但部分用户更新后遇到微信、WhatsApp使用问题。
沉寂一个月，openPangu性能飙升8%！华为1B开源模型来了
华为发布专为昇腾端侧硬件打造的openPangu Embedded - 1B模型，仅10亿参数却性能卓越。它运用多阶段训练和优化，在权威基准表现亮眼，V1.1平均分较上月跃升超8%，还介绍了背后技术。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。